Senior ML Engineer (Search)

Поиск – один из ключевых драйверов роста GMV. Наша команда постоянно улучшает релевантность выдачи и производительность движка, чтобы пользователи могли быстро найти то, что им нужно.
В скоупе задач - полнотекстовый и векторный поиск сразу для 2 языков: Ru и Uz, единое ML ранжирование рекламы и органики, подсказки, исправление опечаток и многое другое.

У нас небольшая ML‑команда из 4 человек, поэтому будет шанс поработать над разными частями поискового стека.

В скоупе задач - полнотекстовый и векторный поиск сразу для 2 языков: Ru и Uz, единое ML ранжирование рекламы и органики, подсказки, исправление опечаток и многое другое.

У нас небольшая ML‑команда из 4 человек, поэтому будет шанс поработать над разными частями поискового стека

Чем предстоит заниматься:

• Единое ранжирование органических и рекламных товаров: обучение моделей предсказания вероятности покупки в поиске и каталоге, оптимизация их под различные бизнес-таргеты

• Гибридный retrieval: полнотекстовый ретривал - Elasticsearch (морфология, синонимы, обучение коэффициентов для бустов)- нейронный dense retrieval на PyTorch (двухбашенные энкодеры, эмбеддинги, ANN)

• Понимание запроса: поисковые подсказки, модели для исправления опечаток, category prediction, NER для извлечения сущностей, LLM для автоматического поиска проблем с популярными запросами

• Поиск по изображениям: здесь мы только начинаем работу

• Фичи и данные: извлечение сигналов из кликстрима и разметки релевантности, работа с офлайн‑метриками которые потом коррелируют с онлайном

• Прод и надёжность: вывод моделей в прод, мониторинг качества (онлайн‑метрики, DQ, алерты).

• Эксперименты: с дизайном помогут продуктовые аналитики, но должно быть понимание статистики и выбора корректных метрик

• Инженерная культура: MLOps, чистый код, ревью, system дизайн, документация

Наш стек:

• ML/DS: Python, NumPy/Pandas, scikit‑learn; CatBoost; PyTorch + Hugging Face, ONNX, MLFlow

• Движок: Elasticsearch

• Данные и прод: ClickHouse, PostgreSQL, Airflow, Spark, Docker/Kubernetes, Kafka

• A/B-эксперименты: GrowthBook

Что мы ждём:

• 4+ лет опыта в ML/DS: обучал и выводил в прод модели ранжирования/ретривала и понимаешь их ограничения

• Глубокое понимание поискового пайплайна: sparse/dense retrieval, LTR, офлайн‑метрики и связь с онлайном

• Сильный Python + SQL, инженерная зрелость.

• Опыт A/B‑экспериментов: дизайн, запуск, анализ, принятие решений.

• Хорошие коммуникации: умеешь объяснять сложное простыми словами и договариваться про цели/метрики.

Будет плюсом, если есть 2 из 3:

• Опыт с поиском/рекламой в поиске

• Опыт с рекомендательными системами

• Опыт в e-com домене

Почему это интересно:

• Даем широкую зону ответственности и возможность влиять на архитектурные и продуктовые решения. А ещё рады обсуждать твои инициативы и реализовывать их

• Уникальная культура – мы сохранили дух стартапа, при этом уже отстроили зрелые процессы

• Формируем измеримые цели всей командой и не просто выполняем их "для галочки", а замеряем эффективность и общее влияние нашей работы на бизнес

• Работа в командах сильных специалистов, где ценится глубина экспертизы и инженерное мышление

• Команды слушают и слышат друг друга, выступая в роли партнеров, а не исполнителей

Что мы предлагаем:

• Удаленка из любой точки мира или уютный офис в Ташкенте

• У нас можно расти в инженерном или управленческом треке, а еще выстроена регулярная оценка перформанса

• Платим на уровне топовых компаний российского рынка

• Обучение и развитие — мы поддерживаем как внутри компании, так и за ее пределами (митапы, конференции, профессиональное обучение, публикации). А еще помогаем развивать личный бренд

• База — комьюнити профессионалов с желанием делать круто. Приятный бонус — ДМС в привязке к вашей локации, обучение и другие плюшки